Published: September 28, 2020 - 13:44

Was Sie schon immer über Chatbots wissen wollten

Chatbots sind heute bereits in der Lage zahlreiche Funktionen und Aufgaben zu erfüllen, Voraussetzung dafür ist jedoch, dass sie von den Anwendern auch akzeptiert und vor allem genutzt werden. Diese Akzeptanz hängt nicht zuletzt von der Erwartungshaltung der Anwender dem Bot gegenüber ab. Möchten Anwender eine Unterhaltung zum Zeitvertreib führen, benötigen sie Hilfe um etwas zu buchen, zu reservieren, zu bestellen, oder möchten sie einfach Informationen erhalten?

Eine erfolgreiche Implementierung gelingt jedenfalls nur, wenn sich Unternehmen im Vorfeld intensiv mit dem Thema auseinandersetzen.

Der Aufbau eines Chatbots

Konversationsanwendungen funktionieren im Grunde alle auf eine sehr ähnliche Art und Weise. Vereinfacht bedeutet das: Der Anwender stellt eine konkrete Anfrage (Sprache oder Text) durch eine Eingabe im Frontend. Diese wird zunächst eingehend semantisch analysiert und aufbereitet, um eine entsprechende Weiterverarbeitung zu ermöglichen.

Wie Erfahrungen aus der Praxis zeigen, legen Anwender vor allem großen Wert auf das allgemeine Verständnis der Lösung. Die Fähigkeit des Chatbots Rechtschreibung, Groß- und Kleinschreibung, Tippfehler, Grammatik, ähnliche Schreibweisen, Synonyme oder unterschiedliche Formulierungen zu interpretieren, ist meist ausschlaggebend dafür ob die Anwendung den Ansprüchen der Nutzer genügt. So haben vermeintlich kleine Unterschiede in der Formulierung häufig große Auswirkungen, vor allem wenn Anwender keine Fragen formulieren, sondern Aufforderungen. Die Anfragen wie „Ich habe mein Passwort vergessen!“, oder „Wie setze ich mein Passwort zurück?“ beziehungsweise „Ich brauche ein neues Passwort“ unterscheiden sich allesamt in ihrer Formulierung, jedoch erwartet ein Anwender in jedem Fall die gleiche Antwort. Gleiches gilt, wenn ein geringer Unterschied in der Frage eine völlig andere Antwort erfordert. „Wer ist zuständig für die Außenreinigung?“  und „Wer ist zuständig für die Reinigung? – die beiden Fragen unterschieden sich nur geringfügig, ihre Antworten können jedoch sehr differieren.

Für das richtige Verständnis und eine adäquate Reaktion auf Anfragen sorgen Query Processor und Question Answerer. Nachdem die einzelnen Wortarten der Anfrage und ihre Bedeutung über den Query Processor identifiziert wurden, gelangt die Anfrage weiter zum Question Answerer. Dieser beantwortet und validiert Fragen, disambiguiert Entitäten und schlägt Alternativen vor. Aus einer geparsten Frage werden hier eine oder mehrere strukturierte Abfragen erzeugt und die Antworten interpretiert.

Und hier liegt der Knackpunkt! Damit ein Chatbot überhaupt auf Anfragen antworten kann, ist eine eingehende Wissensbasis Voraussetzung. Je umfangreicher diese sogenannte Knowledge Base ist auf die sich der Chatbot stützen kann, desto besser. Im Umkehrschluss erfordert eine umfangreiche Wissensbasis aber enorm viel Zeitaufwand für Wartung und Pflege. Um die stetig steigenden strukturierten und unstrukturierten Datenmengen adäquat verarbeiten und den Zugriffsberechtigungen sensibler Daten entsprechen zu können, setzen in der Praxis immer mehr Unternehmen auf sogenannte Insight Engines. Diese dienen als zentraler Wissensspeicher, indem sie alle angebunden Unternehmensdaten einbinden und auf ihrer Basis eine interne Knowledge Base erstellen, aus welcher der Chatbot die Antworten auf die eingehenden Fragen schöpfen kann. Dafür bedienen sie sich verschiedener Methoden der Spracherkennung wie Natural Language Processing (NLP), Natural Language Understanding (NLU), sowie künstlich intelligenter Technologien wie Machine und Deep Learning.

Auf Ebene der Administration können jeder Zeit manuelle Anpassungen vorgenommen werden, um den Chatbot perfekt auf die Bedürfnisse der Anwender anzupassen.

 

Vereinfachte Architektur einer Konversationsanwendung mit einer Insight Engine

Abbildung: Vereinfachte Architektur einer Konversationsanwendung mit einer Insight Engine

 

Unabhängig davon für welchen Anbieter von Konversations- bzw. Chatbots Lösungen Unternehmen sich entscheiden, ohne entsprechend aufbereitete Knowledge Base wird die Implementierung nicht den gewünschten Erfolg erzielen.

Möchten Sie einen Chatbot in Ihrem Unternehmen einsetzen? Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme.

Wenn Sie erfahren möchten in welchen unterschiedlichen Bereichen Insight Engines bereits einen Mehrwert generieren, den empfehlen wir Ihnen unsere Case Studies und Whitepapers.